[发明专利]基于深度学习的扁平漆包电磁线表面瑕疵检测方法有效
| 申请号： | 202010241280.0 | 申请日： | 2020-03-31 |
| 公开（公告）号： | CN111398291B | 公开（公告）日： | 2023-04-18 |
| 发明（设计）人： | 董桂香 | 申请（专利权）人： | 南通远景电工器材有限公司 |
| 主分类号： | G01N21/88 | 分类号： | G01N21/88;G06T7/00;G06T7/11;G06T7/194;G06V10/762;G06V10/764 |
| 代理公司： | 南京天翼专利代理有限责任公司 32112 | 代理人： | 崔立青;王玉梅 |
| 地址： | 226661 江苏省南*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开基于深度学习的扁平漆包电磁线表面瑕疵机器视觉检测方法，包括步骤：1、扁平漆包电磁线图像采集：搭建暗场环境并使用按指定方式安装的面光源和摄像头采集扁平漆包电磁线图像；2、扁平漆包电磁线图像预处理：使用聚类算法分割出漆包线所在区域图像；3、扁平漆包电磁线的瑕疵识别：使用标签数据训练卷积神经网络，训练模型供检测系统调用，实现对扁平漆包电磁线的表面瑕疵检测；本发明通过机器视觉方法采集并预处理扁平漆包电磁线图像，并通过卷积神经网络精确的识别扁平漆包电磁线表面瑕疵，可减少人力的投入，降低检测成本，提高识别精度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 扁平 电磁线 表面 瑕疵 检测 方法 | ||
【主权项】：
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